series只能是一维吗

在 NumPy 中，`series` 一般指的是 Pandas 库中的一维数据结构，而不是 NumPy 中的数组。因此，`series` 是一维的。

在 NumPy 中，可以使用 `ndarray` 表示多维数组，其中每个维度可以有不同的大小。例如，可以创建一个二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(arr)
# Output: 
# [[1 2]
#  [3 4]]

可以看到，这是一个 2x2 的二维数组，包含 4 个元素。在这种情况下，`arr` 不是一个 `series`，而是一个多维数组。

相关问题

关于Series对象，说法正确的是 (3 Series对象是通过NumPy函数库创建的 Series对象中的数据类型是单一类型 Series对象是Pandas中最基本的对象 Series对象可以由一维拓展到多维

正确的说法是：

1. Series对象是通过Pandas库创建的，与NumPy并没有直接关系。
2. Series对象中的数据类型可以是多样化的，不一定是单一类型。
3. Series对象是Pandas中最基本的对象之一，它表示一维带标签的数组。
4. Series对象只能表示一维数据，不能拓展到多维。如果需要表示多维数据，则需要使用DataFrame对象。

关于 Series 结构，下列描述正确的是( )。 A 、Series 是一个类似于二维数组的对象 B 、Series 由一组数据和与之相关的索引两部分构成 C 、Series 只能保存整数和字符串类型的数据 D 、Series 的索引默认是从 1 开始

选项 B 正确。Series 是 Pandas 中的一种数据结构，由一组数据和与之相关的索引两部分构成，可以看作是一维数组或者带标签的列表。Series 可以保存多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串等。而选项 A、C、D 描述都是错误的。A 选项中，Series 是一种类似于一维数组的对象，而不是二维数组。C 选项中，Series 可以保存多种数据类型，不仅仅是整数和字符串类型的数据。D 选项中，Series 的索引默认是从 0 开始，而不是从 1 开始。